文献类型：期刊文献

中文题名：基于CASI高光谱遥感数据的森林叶面积指数反演

英文题名：Estimating forest leaf area index based on CASI remote sensing data

作者：孙晓[1] 谭炳香[1]

第一作者：孙晓

机构：[1]中国林业科学研究院资源信息研究所

年份：2012

卷号：39

期号：14

起止页码：189-193

中文期刊名：广东农业科学

外文期刊名：Guangdong Agricultural Sciences

收录：CSTPCD;;北大核心:【北大核心2011】；CSCD:【CSCD_E2011_2012】；

语种：中文

中文关键词：高光谱遥感;CASI;叶面积指数

外文关键词：hyperspectral remote sensing; CASI; LAI

分类号：TP722

摘要：高光谱遥感技术能够快捷、准确、无损坏地估测森林LAI,从而有效地监测森林长势,估测森林生物量,评价森林病虫害等。以黑龙江凉水自然保护区为例,利用高光谱遥感技术和GPS测量技术,结合地面实测LAI数据,采用从CASI图像提取的NDVI、SR、MSAVI 3种植被指数,与地面实测的LAI建立统计回归模型,然后再从众多的统计模型中根据相关系数,筛选出由CASI反演LAI的最佳植被指数和回归模型。
Hyperspectral remote sensing technology can be fast,accurate,no-damage to estimate forest LAI,effective monitoring of forest growing,estimating forest biomass,evaluating forest pests and diseases ect.In this paper,Liangshui Nature Reserve as the study area,hyperspectral remote sensing technology and GPS measurements were adopted,Combined with ground truth LAI data.NDVI,SR and MSAVI extracted from the CASI image were established statistical regression model with the ground truth LAI,and then screened the best VIs and model form a large number of statistical models based on the correlation coefficient.